技术博客

本文首次系统化综述了多模态大型语言模型（LLM）领域的离散标记化（Discrete Tokenization）技术。通过对技术发展脉络的全面梳理，文章总结了离散标记化在多模态场景下的实际应用，分析了当前研究面临的挑战，并探讨了研究热点与未来方向。该综述旨在为多模态大模型领域的研究者提供一份详尽的技术指南，促进相关技术的进一步发展与应用。

Meta公司近期宣布了一种名为BLT的新架构，这一创新标志着语言模型可能不再依赖传统的标记化机制。BLT架构通过直接以动态方式处理字节，能够更高效地构建新一代大型语言模型。这种新方法有望更好地处理人类语言的复杂性，为未来的语言处理技术开辟了新的可能性。

在大型语言模型（LLM）中，标记化扮演着至关重要的角色。这一过程涉及将文本分解为更细小的单元（标记），从而使LLM能够更高效地处理和解析语言结构。通过标记化，LLM能够更好地理解和处理不同语言的模式，提高其处理效率。